IP模拟器
Python爬虫如何用代理IP获取大规模数据？我们知道，网站通常都有反爬虫机制，用来防止爬虫给网站带来过多的负载，影响网站的正常运行。所以爬虫工程师在爬一个网站之前，需要做一些研究，避免触发网站的反爬虫机制，从而愉快地获取所需数据。那么，当任务量过大时，如何才能愉快地按时完成呢？
避开网站的反爬虫机制，就意味着放弃访问速度，至少不反人类，甚至达到对方设定的访问次数阈值，就意味着放弃爬取速度，让你无法按时完成任务。怎么解决？其实有两种方法，大量高效的代理IP和分布式爬虫系统。
1.高效的代理IP。相对于反爬虫机制，IP是骗子，相当于二重身。每当反爬虫机制被阻塞，它就抛弃二重身，继续前进。当然，有了高效的代理IP，也不能忽视反爬虫机制。合理的反爬虫机制可以有效节省代理IP资源，否则购买代理IP的成本会更高，也会影响效率。
第二，分布式爬虫。爬虫程序部署在不同的机器上，每个爬虫机器有不同的IP地址，每个爬虫以相对大的时间间隔抓取数据。虽然单个crawler机器可以使用多个线程进行爬行，但它会受到自身资源(CPU、连接数、带宽等)的限制。)和反爬虫机制(访问频率等。)，所以分布式爬虫可以大大提高爬行效率。
有了高效的代理IP和分布式爬虫，你就可以高高兴兴地按时完成任务。
